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加密货币领域中，人工智能的主要应用场景依旧被局限在软件工程和安全领域。在软件工程方面，人工智能助力代码的编写、测试与优化，提升开发效率与质量；在安全领域，它用于检测异常交易、识别潜在的安全威胁等。然而，在其他诸多方面，人工智能的应用大多还停留在原型阶段。例如在市场分析预测、用户个性化服务等领域，虽然有一些初步的探索和尝试，但距离成熟、大规模的应用还有很长的路要走。这些原型应用尚需不断打磨与完善，以适应加密货币领域复杂多变的环境。

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这一技术路线初期确实奏效：2018年比特币黄金网络中，GPU矿工占比达85%，实现了短暂的“算力民主化”。但好景不长，2019年比特大陆发布Equihash ASIC矿机，算力再度集中。至2025年，比特币黄金前三大矿池控制着51%的算力，与比特币网络的中心化程度几乎无异。这场技术博弈证明，在资本驱动的挖矿产业中，算法抵抗难以长期维持去中心化理想。